データ・アナリティクス入門

平均の壁を超える新たな挑戦

分析プロセスとは? 「分析のプロセス」について、まず目的を明確にし、仮説を立て、次にデータを収集し、最後にその仮説を検証するという一連の流れが紹介されました。代表値として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が挙げられており、各手法を用いることでデータの中心をどこに置くかを判断します。一方、標準偏差を用いた散らばりの分析は、データがどのように分布しているかを把握する上で不可欠だと理解しました。 手法選びはどう? 実務では、これまで単純平均を頻繁に使用していましたが、その結果としてデータのばらつきを捉えられず、正確な分析が難しいと感じていました。今回の学びを通じて、加重平均や中央値など、状況に応じた手法の選択と活用が重要であることに気づきました。今後は、各手法の特性を考慮しながらデータ分析に取り組んでいく所存です。

戦略思考入門

学びが進化する生成AIの力

規模の経済本当? 規模の経済性については、なんとなく理解しているつもりでしたが、具体的にどの範囲で効果が発揮され、また逆に不経済となるケースがあるかを学び、改めて納得しました。 習熟の変化は? 習熟効果に関しては、これまで自分の業界で当然の現象と感じていました。しかし、生成AIの登場により「急激なイノベーションが習熟効果に大きな影響を与える」という事実を実感することができました。 ネットワーク理解は? また、ネットワークの経済性についても、仕組みを聞くことで再び理解を深めることができました。 業界はどう変わる? 業界によっては規模の経済性を十分に活かせない場合もあると感じますが、生成AIの影響下では習熟効果が劇的に変化しているため、今後はAIを活用した新たな習熟効果の模索に取り組んでいきたいと思います。

デザイン思考入門

ルールに共感、未来への一歩

研修で共感の秘訣は? 私の担当業務では、ルールや運用の新規導入や見直し、そして研修の実施といった機会が多く、いずれもデザイン思考の考え方を活用できると感じます。実際に、研修の準備過程で過去に実施したアンケートや現状の課題分析に基づきテーマを設定し、段階的にコンテンツを作成しながら上司や部門メンバーに確認を重ねるというプロセスは、デザイン思考の共感やフィードバックの重要性を再認識させました。 他部門との連携は? 一方で、ルールや運用の新規導入においては、研修と同じ手法を十分に活かせていない面があり、今後は社内の他部門の立場に立って内容を検討する意識を持ちたいと考えています。まずは、通常業務の中で他部門とのコミュニケーションを機会として捉え、相談や監査の際にさりげなく意見を聞くことで情報収集を進めていければと思います。

デザイン思考入門

デザイン思考が導く学び

他者意見の学びは? これまでのグループワークを通して、さまざまな方の意見に触れる機会がありました。今回のテストでは、また違った視点からのフィードバックを得ることができ、他者の視点がとても貴重であると実感しました。 サービス企画の一歩は? 普段の業務では、新しいサービスを企画する際に、プレマーケティングとして信頼関係のあるお客様に紹介し、フィードバックを収集する機会を設けています。このプロセスは、まさにデザイン思考のテストフェーズそのものだと感じました。 デザイン思考の活用は? また、これまで深く意識していなかったデザイン思考が、実際には日々の業務に広く活用されていることに気づかされました。今後は、サービス開発だけでなく、社内での合意形成やプロジェクト推進など、その他の業務にも積極的に応用していきたいと思います。

戦略思考入門

やらない選択がもたらす気づきの力

最終講義の気づきは? 最終講義への参加により、本講座で学んだ内容を全体的に振り返ることができました。受講生それぞれの関心に基づく着眼点を聞くことで、新たな発見や学びに繋がりました。私自身は「やらない事の選択」が印象に残りました。これは普段気づかない視点を意識させるものでしたが、業務への有用性を考えるとシナリオプランニングの重要性も再認識しました。 事業発展の進め方は? 事業発展の検討にあたっては、シナリオプランニングを実際に試しながら進めていきたいと思います。また、SWOT分析が日常生活でも役立つと感じることができ、私自身はダイエットを戦略的に進めるために現状分析と方針策定の手段として活用しました。何か新しい取り組みを始める際の共通理解の手段として、今回学んださまざまなツールを積極的に活用していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説と五視点が導く仕事の知恵

どうして5視点が必要? 今回の学習で特に印象に残ったのは、比較分析を行う際にプロセス(仮説)が必要であり、さらに5つの視点(インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン)と3つのアプローチ(グラフ、数字、数式)の存在が重要であるという点です。 進める分析手順は? 分析のプロセスは、まず目的(問い)を明確にし、問いに対する仮説を立て、必要なデータを収集し、そのデータをもとに仮説を検証するという手順で進められます。これまで、どの視点を重視するかについて特に意識していなかった自分にとって、今後はこの5つの視点から必要なものを選び、意識的に分析を行う癖をつけることが大切だと感じました。 実務でどう活かす? 仕事のあるゆるシーンにおいても、自分の考えや判断の根拠として分析を活用していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

学びのピラミッドで自分を成長させる方法

文章の伝え方は? 会話では自然に聞こえる表現も、文章にすると伝わりにくいことがあります。結論を先に述べ、その理由をしっかり説明することが大切です。また、理由は様々な観点から複数のパターンを考え、相手に応じた内容を選んで伝えると効果的です。 提案の進め方は? 上司に施策の提案をする場合や、チーム内で取り組む内容の同意を得たい場合、また査定の進捗管理時や新人教育の際には、その人に合った進め方や目標設定を提案することが求められます。 伝える順序は? 提案を行うときは、思いつくままに話すのではなく、相手に理解されやすい順序を考えて簡潔に伝えることが重要です。そして、理由付けや伝える順序を組み立てる際には、ピラミッドストラクチャーを活用するよう心がけましょう。これにより、スムーズな理解と納得を得ることができるはずです。

アカウンティング入門

リーダーシップが劇的に向上!ナノ単科の魅力

リーダーシップスキルの向上 ナノ単科の受講から得られた知識は、私の日常業務に非常に役立っています。特に、リーダーシップのスキルを向上させるための様々な理論や実践的なアプローチを学ぶことができました。また、講義内容がリアルなビジネスシーンに即しているため、即座に実践に移せる点が魅力です。 職場での実践が成果を生む? さらに、学んだことをすぐに職場で応用することで、チームのモチベーションや生産性の向上にも貢献できました。受講前は解決策が見つからなかった問題に対しても、新しい視点からアプローチできるようになり、確実に成果が出ています。 キャリアへの影響と今後の展望 全体として、ナノ単科を通じて得られた知識とスキルは、私のキャリアにとって大きな財産となりました。今後も継続的に学びの場として活用していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

視点を広げる根拠の解決術

原因考察と仮説検討は? 原因を考える際、問題発生までのプロセスを洗い出し、対概念などのフレームワークを用いることで、仮説検討の視点を漏れなく広げられると感じました。また、判断基準を設けた上で重み付けを行ったり、A/Bテストを実施して検証する方法も学び、具体的な打ち手の決定に役立つと感じました。 解決アプローチはどう? 業務におけるこれまでの問題解決のアプローチは、決め打ちに偏りがあり、問題点の洗い出しの視点が狭かったことや、なぜその結論に達したのかの言語化が不足していたと痛感しました。今後は、what→where→why→howのステップに沿って原因の観点を広く整理し、データを比較しながら根拠を持って仮説を立てたいと考えています。さらに、打ち手の決定に際しては、A/Bテストをうまく活用することを試みたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データで解く3Cの秘密

3C/4Pの意義は? 別講座で学んだ3C/4Pといった基本的なフレームワークが、さまざまな場面で十分に活用できることを実感しました。まず、データをざっくりと切り出してから眺めることで、課題をもとに仮説立案がしやすくなる点が非常に有効であると学びました。また、3Cに関しては、多少の変形を加えて3つの象限を定義することが重要だと感じています。 仮説はどう構築する? 対応ケースの増減について仮説を立てる場合には、3Cを変形し、関連する要素に置き換えてデータを俯瞰的に分析する手法が考えられます。その視点としては、C:Customer、C:Contact(ケースをあげる人)、C:Customer Engineer(ケース対応する人)といった切り口でデータを整理することにより、具体的な洞察が得られるのではないかと考えています.

デザイン思考入門

とことんユーザー体験を追求する

ユーザー体験はどう感じる? 金融機関で個人株主向けのサービス開発に携わる中、金融機関であるがゆえに自分自身で個別銘柄の株を購入できず、ユーザーとしての体験がなかなか得られない状況です。一方、投資信託は購入可能ですが、商品が多岐にわたるため、ある程度ユーザーターゲットを絞る必要があると感じました。 夢中になる理由は? また、業務から離れて、自分が真に夢中になれることを事業化するシナリオを考えると、デザイン思考の本質により迫れるように思います。現在の業務ではユーザー体験を得にくいため、一言で言えば「とことんユーザーになる」ことが大切です。そして、チームは多様な専門性を持つ少人数体制が理想的だと考えます。こうした視点は、現職での取り組みとは対極に位置しており、職場でのデザイン思考活用には伸び代が限られていると感じました。

データ・アナリティクス入門

原因追求で成果を最大化する方法

分析フレームワークの活用法 分析手法として「What, Where, Why, How」というフレームワークを用いることは非常に参考になりました。つい「How」にばかり注目しがちですが、まずは現状と理想とのギャップを明確にし、周囲との合意を形成しながら進めることが重要だと感じました。 売上未達の原因特定と対策 売上未達の要因を特定し、対策を考える際にも役立ちそうです。これまでは経験や勘に頼りがちでしたが、このフレームワークを行き来しつつ、効果的な打ち手を模索したいと思います。 問題の本質を探るためには? まずはMECEに基づいて、あらゆる要因を考慮しながら問題の本質を探りたいと考えています。また、問題の特定や仮説に関しては、他のチームメンバーと意見交換を行い、精度の高い取り組みとなるよう努めたいと思います。

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